• 한국기계가공학회지
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• 제20권5호
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• pp.85-95
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• 2021

Structure design sensitivity was evaluated using the orthogonal array experimental method for passive-type deck support frame (DSF) developed for float-over installation of the offshore plant. Moreover, approximation characteristics were also reviewed based on various meta-models. The minimum weight design of the DSF is significantly important for securing both maneuvering performance and buoyancy of a ship equipped with the DSF and guaranteeing structural design safety. The performance strength of the passive type DSF was evaluated through structure analysis based on the finite element method. The thickness of main structure members was applied to design factors, and output responses were considered structure weight and strength performances. Quantitative effects on the output responses for each design factor were evaluated using the orthogonal array experimental method and analysis of variance. The optimum design case was also identified from the orthogonal array experiment results. Various meta-models, such as Chebyshev orthogonal polynomial, Kriging, response surface method, and radial basis function-based neural network, were generated from the orthogonal array experiment results. The results of the orthogonal array experiment were validated using the meta-modeling results. It was found that the radial basis function-based neural network among the meta-models could approximate the design space of the passive type DSF with the highest accuracy.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.105-115
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• 2023

본 논문에서는 수치모델 시뮬레이션 결과로 생성된 수십 TB의 우주 천체 시간가변(time-varying) AMR(adaptive mesh refinement) 볼륨 데이터를 다양한 XR 디바이스에 사용할 수 있는 최적화된 데이터로 변환하는 과정과 방법에 대해 설명한다. AMR 볼륨 데이터는 복잡한 모델링과 시뮬레이션에 유용하게 활용되는 데이터 구조로 본 연구에서 사용되는 매우 넓은 우주를 구성하는 성단과 가스와 같은 물질들을 효율적으로 표현할 수 있다. AMR 데이터의 메타데이터를 분석하여 낮은 해상도로 샘플링하고, 중요한 영역의 정보를 최적화하여 상대적으로 낮은 성능의 XR 디바이스에서도 사용할 수 있는 데이터 셋으로 변환한다. 마지막으로 데이터 셋을 활용한 실감 XR 콘텐츠 개발 사례를 통해 최적화된 데이터를 어떻게 활용하고 가시화하였는지 소개한다.

• 패션비즈니스
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• 제27권5호
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• pp.60-77
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• 2023

The scale of the industry utilizing the Metaverse platform is gradually growing around the world. Fashion brands are also starting to utilize the Metaverse platform as a new market to replace the next e-commerce platform by targeting new consumers, MZ generation, and even Alpha generation. In this study, a real K-fashion designer's outfit was made into a 3D outfit using CLO 3D program to express it in a new market, the Metaverse 3D platform. It was then compared with a real outfit. An avatar prototype was completed using Max program to simulate the 3D digital fashion outfit and produce an avatar through an optimization process. The 3D outfits showed the same level of results as the actual outfits in terms of fabric surface, material texture, drapability, overall outfit, details, and trimmings. In addition, we proposed a 2D work on total styling suggestion and modeling to secure data sets for future AI-based styling services. In conclusion, this study revealed that actual outfits and 3D outfits had the same results. It is significant that it can be a sample work to build a styling data set through styling suggestion and content production as a significant amount of styling DB construction will be required before AI styling automation services.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.53-67
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• 2008

현재 유사 도메인에 대한 feature 모델과 class 모델간의 재사용을 위해, 모델 차원에서 상호변환 연구와 두 모델간 온톨로지를 이용한 변환 연구가 있으나, 메타모델을 통한 일관성 있는 변환이 되지 못하며, 각 모델이 가진 변환 대상 모델링 요소가 충분치 않고, 특히, 자동 변환 알고리즘 및 지원 툴을 제공하지 않음으로써 모델간 재사용의 저하를 초래하고 있다. 본 논문에서는 메타모델 상에서 온톨로지를 사용한 feature 모델을 class 모델로의 변환 방법을 제시한다. 이를 위해, feature 모델, class 모델 및 온톨로지에 대한 메타모델을 재정의하고, 각 메타모델별 모델링 요소에 대한 속성을 정의한다. 이 속성들에 기반하여 feature 모델과 온톨로지 간 그리고 온톨로지와 class 모델간의 변환 규칙 프로파일을 집합 이론과 명제논리로 정의한다. 이러한 변환의 자동화 구축을 위해 변환 알고리즘을 생성하고, 지원 툴을 구현한다. 제시한 변환규칙 및 툴을 사용해 전자 결재시스템을 통해 실제 적용한다. 기대효과로써, 기 구축된 feature 모델을 class모델로 변환하여 상이한 개발방법간에 생성된 모델을 재사용을 할 수 있다. 특히, 온톨로지를 사용해서 의미적 변환의 모호성을 해소시킬 수 있으며, 변환의 자동화 및 모델간 일관성을 유지시켜줄 수 있다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제6권4호
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• pp.389-409
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• 2004

본 연구에서는 학생들이 모델을 개발하는 과정에서 도구를 활용한 조작활동을 분석한다. 또한, 도구를 조작하는 활동이 내면화되어 내적 활동의 수단으로서의 도구가 사고 과정을 중재하여 일반화 가능한 모델이 개발되는지를 조사한다 이를 위하여 중학교 1학년 학생 3명이 도구를 활용한 모델링 활동에서 모델을 개발하는 과정을 조사한 사례연구를 제시한다. 연구 결과, 학생들은 도구를 조작하는 지각적 활동을 인지적 활동에 통합함으로써 변화하는 양 사이의 관계를 추론하고 모델화 하였다. 또한 도구를 조작하는 지각적 활동을 반성하면서 개발한 모델을 수정하고 정교화하였다. 특히. 학생들은 도구를 조작하는 지각적 활동을 내면화하여 도구를 조작하는 활동을 하지 않고서도 비커의 물부피와 높이의 관계그래프인 일반화 가능한 모델을 개 발하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제10권3호
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• pp.1-19
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• 2005

협업적 제품 거래 (CPC: Collaborative Product Commerce) 환경에서는, 여러 부품 공급자의 이질적인 부품 라이브러리들을 통합하여 사용자에게 마치 하나의 부품 정보 시스템을 사용하는 것과 같은 환경을 제공해야 한다. 온톨로지 기반 정보 통합에서는 정보 소스의 메타데이터를 엄밀하고 명시적으로 표현한 온톨로지를 병합 (aligning 또는 merging)하여 여러 정보 소스에 대한 단일한 글로벌 뷰를 제공한다 이때 소스온톨로지 간 매핑이 중요한 역할을 한다. 온톨로지 간 매핑이 복잡하지 않고 단순하며, 매핑을 정의하는 방식이 정형화되기 위해서는, 온톨로지들이 일관된 모델링 관점과 일관된 의미적 표현 방식으로 모델링되어야 한다. 본 논문은 상위 온톨로지에 기반한 부품 라이브러리 온톨로지 모델링 프레임워크를 소개하고, 이를 실제 금형 부품 라이브러리의 정보통합에 적용하여, 소스 온톨로지 간 매핑이 단순해지고 정형화되며, 결과적으로 소스 온톨로지들을 자동 병합하는 프로그램을 쉽게 구현할 수 있음을 설명한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.123-132
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• 2005

버전 제어 시스템은 급속한 환경의 변화나 개발 환경이 복잡한 프로그래밍 환경에서 사용되고 있으며, 형상 형성 (configuration thread) 정보의 제공과 이의 처리 방법은 버전 제어에서 중요한 역할을 하고 있다. DSEE에서의 시스템 모형, ClearCase의 뷰, SourceSafe의 레이블, CCC/Harvest의 패키지 등의 형상 형성도구들은 정형화된 형상 규칙을 사용자가 적용하여 필요한 버전에 대한 형상 정보를 얻고 있다. 그러나, 이들 방법에서는 정의된 형상 규칙 정보를 정확하게 알지 못하는 경우나 미리 정의되지 않은 정보에 대해서는 형상 형성 정보 제공 문제가 발생한다. 또한, 이들 정보는 세부적으로 연계된 정의되지 않은 관련 버전이나 메타 정보를 제공하지 못하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 효율적인 형상 형성제어를 위한 시스템을 모델링하고 구현하였다. 이 시스템에서는 형상 형성 정보를 효율적으로 제공하기 위해 부울리언 검색 모델과 벡터 검색 모델을 결합한 혼합 검색 모델을 제안하였으며, 라이브러리는 확장 facet 방법을 응용하여 설계하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.73-79
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• 2019

머리 측두부 디지털 영상 및 통신 표준 영상을 이용한 외이도 길이, 상하 굴곡각도, 내 외경 비율에 따른 음향민감도를 외이도 모델링으로 시뮬레이션하고 측정하였다. 실험은 인간 가청주파수 기준으로 200Hz씩 증가하면서 1 파스칼의 압력으로 일정하게 전달된 주파수를 고막 음향크기로 나타내어 그 측정값들을 선형과 이차곡선 회귀분석으로 나타내었다. 그 결과 외이도 길이는 길수록, 외 내경 둘레의 비율은 높을수록 낮은 주파수에서 빠른 음향적 반응을 나타내었다. 회귀분석을 이용한 메타모델의 음향민감도 상관관계는 외이도 길이가 77%, 외 내경 비율 5%의 영향으로 나타났지만 상하 굴곡각도는 특별한 관계를 나타내지 못하였다. 이로써 인간의 청각음향 민감도는 외이도 길이가 길수록, 외 내경 둘레의 비율 차이가 높을수록 낮은 주파수에서 빠르게 반응하는 인자임을 알 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.133-145
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• 2022

연구 목적은 데이터 거버넌스의 연구 동향을 파악하고자 하였다. 연구 대상은 데이터 거버넌스 개념과 전략이 제시되기 시작한 2009년부터 2021년까지의 논문 158편을 대상으로 하였다. 주요 연구방법은 텍스트 마이닝을 활용하였고, 주요 방법은 빈도분석, 워트클라우드, 네트워크 분석 및 토픽 모델링 기법을 사용하여 분석하였다. 연구 결과 최빈 키워드는 정보, 빅데이터, 관리, 정책, 정부, 법률, 스마트가 확인되었다. 또한 네트워크 분석 결과 데이터 산업 정책, 데이터 거버넌스 성과, 국방, 거버넌스, 데이터 공공 등의 주제로 연관된 연구 수행이 이루어지고 있었다. 토픽 모델링을 통해 도출된 4개 토픽은 "데이터 거버넌스 정책", "데이터 거버넌스 플랫폼", "데이터 거버넌스 관련 법률", "데이터 거버넌스 구현"이며, 이중 "데이터 거버넌스 플랫폼" 관련 연구는 증가 추세를 보였고, "데이터 거버넌스 구현"은 축소되고 있는 경향이었다. 본 연구는 데이터 거버넌스 관련 연구를 종합적으로 정리하였다. 데이터 거버넌스는 조직 차원의 데이터 경영 및 데이터 통합 정책, 관련 기술 등 관련 분야와 다양한 시각에서 연구영역 확대가 필요하다. 향후 해외데이터 거버넌스들을 대상으로 한 분석 대상을 확대하고 4차산업혁명, 인공지능, 메타버스 등 데이터 기반 미래 산업이 요구되는 산업 분야에서의 연구 방향과 정책 방향 수립 관련 후속 연구를 기대할 수 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.23-29
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• 2022

가상인간은 가상공간(가상 현실, 혼합 현실, 메타버스 등)에서 Unity와 같은 3D Engine 전용 모델링 도구로 구현된다. 실제 사람과 유사한 외모, 목소리, 표정이나 행동 등을 구현하기 위해 다양한 가상인간 모델링 도구가 도입되었고, 어느 정도 수준까지 인간과 의사소통이 가능한 가상인간을 구현할 수 있게 되었다. 하지만, 지금까지의 가상인간 의사소통 방식은 대부분 텍스트 혹은 스피치만을 사용하는 단일모달에 머물러 있다. 최근 AI 기술이 발전함에 따라 가상인간의 의사소통 방식은 과거 기계 중심의 텍스트 기반 시스템에서 인간 중심의 자연스러운 멀티모달 의사소통 방식으로 변화할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 다양한 대화 데이터셋으로 미세조정한 인공신경망을 사용해 사용자와 자연스럽게 대화 할 수 있는 가상인간을 구현하고, 해당 가상인간이 생성하는 문장의 감정값을 분석하여 이에 맞는 표정을 발화 중에 나타내는 시스템을 구현하여 사용자와 가상인간 간의 실시간 멀티모달 대화가 가능하게 하였다.